Generalized Convex Functions
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1. Estabilidade e estabilização de uma classe de sistemas não-lineares sujeitos a saturação
This work addresses the problem of stability analysis and stabilization of nonlinear rational systems subject to saturation. The approach used in this study is based on the differential algebraic representation (DAR) of rational systems and on a modified version of the generalized sector condition to deal with saturation. First, methods to characterize the s
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 2012
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2. Problemas de Otimização Quase Convexos: Método do Gradiente para Funções Escalares e Vetoriais / Optimization Problems Quasi-convex: Gradient Method for Vector and Scalar Functions
Neste trabalho faremos um estudo das propriedades de convergência do Método do Gradiente Projetado e do Método de Descida para otimização Multi-objetivo. No primeiro momento, o nosso problema de otimização será o de minimizar uma função real de nvariáveis, continuamente diferenciável e restrita a um conjunto de estrutura simples e acrescentaremos
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 27/10/2011
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3. Problemas de Otimização Quase Convexos: Método do Gradiente para Funções Escalares e Vetoriais / Optimization Problems Quasi-convex: Gradient Method for Vector and Scalar Functions
Neste trabalho faremos um estudo das propriedades de convergência do Método do Gradiente Projetado e do Método de Descida para otimização Multi-objetivo. No primeiro momento, o nosso problema de otimização será o de minimizar uma função real de nvariáveis, continuamente diferenciável e restrita a um conjunto de estrutura simples e acrescentaremos
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 27/10/2011
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4. Método do gradiente para funções convexas generalizadas / Gradiente method for generalized convex functions
Neste trabalho trataremos da convergência do método do gradiente para minimizar funções continuamente diferenciáveis e convexas-generalizadas, isto é, pseudo-convexas ou quase-convexas. Veremos que sob certas condições o método do gradiente, assim como o método do gradiente projetado, gera uma sequência que converge para minimizador quando existe
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 16/12/2009
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5. Método do gradiente para funções convexas generalizadas / Gradiente method for generalized convex functions
Neste trabalho trataremos da convergência do método do gradiente para minimizar funções continuamente diferenciáveis e convexas-generalizadas, isto é, pseudo-convexas ou quase-convexas. Veremos que sob certas condições o método do gradiente, assim como o método do gradiente projetado, gera uma sequência que converge para minimizador quando existe
Publicado em: 2009
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6. Otimização extrema generalizada: um novo algoritmo estocástico para o projeto ótimo / x
In this work a new numerical tool for application on optimal design is presented. Based on the theory of Self-Organized Criticality (SOC), it is intended to be used in problems that present complex characteristics such as a non-convex or even disjoint design space, the presence of multiple sub-optimal solutions on it, severe non-linearities on the objective
Publicado em: 2002